Aujourd'hui, il est devenu naturel pour beaucoup d'internautes de laisser un avis sur les produits et services qu'ils utilisent. En traitant ces avis clients et en les donnant à ChatGPT, vous pouvez extraire facilement la liste des points positifs et négatifs cités sur n'importe quel produit ou service, ce qui peut vous être très utile pour la rédaction d'articles ou pour d'autres usages marketing et commerciaux.
Dans cet article, je vous propose une méthode très simple pour traiter des avis clients avec ChatGPT Plus et des idées pour utiliser ces données.
Dans cet article
A quoi peut servir la collecte des avis clients ?
Vous pouvez déjà utiliser ces avis pour créer des contenus avec une dimension très personnalisée. Depuis la Helpful Content Update de Google, mise à jour visant à valoriser les contenus utiles, et plus particulièrement celle de 2023, on constate que les moteurs de recherche accordent une grande importance à l'expérience personnelle, au fait de glisser des éléments montrant que l'on a une vraie expérience d'un sujet par opposition à un article compilant juste des informations trouvées sur d'autres sites. Utiliser les avis clients permet de faire ressortir les points forts et points faibles d'un produit ou service.
Vous pouvez également utiliser les avis clients pour répondre aux préoccupations des clients ou prospects si vous avez une entreprise. Par exemple, créer des contenus sur les problèmes ou incompréhensions exprimés par vos clients.
Les avis clients des concurrents peuvent vous aider à orienter un discours marketing et commercial : leurs points faibles peuvent être des arguments utiles à exploiter dans votre propre discours. Imaginez par exemple que bon nombre de clients d'un concurrent se plaignent de l'ergonomie de ses produits, vous pouvez alors de manière stratégique mettre en avant l'ergonomie de votre propre produit pour être plus percutant. De la même manière, vous pouvez valoriser les points forts que l'on vous attribue.
Ces avis vous permettent aussi de mieux comprendre le langage du consommateur, un atout pour être plus efficace en SEO... ou encore d'identifier des idées de nouveaux produits, services ou fonctionnalités.
Où trouver des avis clients ?
Pour que l'analyse des avis soit fructueuse, mieux vaut choisir des plateformes qui comportent de nombreux avis (au moins quelques dizaines) et où il est idéalement possible de les trier des plus récents aux plus anciens. En effet, sur bon nombre de sujets, les avis récents sont les plus pertinents : un produit ou service a sûrement évolué au fil du temps et seuls les avis récents sont a priori vraiment cohérents avec ces évolutions.
L'idée est de récupérer le texte de ces avis et de l'exporter au format Excel par exemple, afin que le fichier puisse ensuite être analysé par ChatGPT. N'importe quelle extension de scraping de données peut faire l'affaire, j'utilise pour ma part l'extension Chrome gratuite Instant Data Scraper, qui a l'avantage d'être très ergonomique et facile à prendre en main, tout en permettant d'extraire des données au format Excel ou .csv.
Collecter des avis clients sur Amazon
Prenons l'exemple d'Amazon. Imaginons que je souhaite rédiger un article au sujet d'un kit bluetooth pas cher pour voiture. Sur la page du produit, accédez à la liste détaillée des commentaires, à savoir cette page, et triez les commentaires du plus récent au plus ancien à l'aide du menu disponible.
Cliquez ensuite sur l'icône de l'extension Instant Data Scraper dans Google Chrome.
Par défaut, elle va surligner en jaune une partie de la page où elle pense pouvoir extraire des données.
L'idée est de cliquer sur le bouton "Try another table" jusqu'à ce que seule la zone des commentaires soit surlignée en jaune, comme ceci :
On constate dans l'aperçu des données collectées que l'extension parvient bien à isoler le texte des avis dans une colonne dédiée.
Cliquez ensuite sur "Locate Next Button" dans la pop-up de l'extension et cliquez sur le bouton "Suivant" en bas de l'espace de commentaires Amazon. Cela permet d'indiquer à Instant Data Scraper comment accéder à la page suivante de commentaires, afin de pouvoir extraire plusieurs pages à la fois.
Vous pouvez ensuite augmenter le "max delay" (délai au bout duquel l'extension arrête de scraper les données), par exemple à 60 secondes au lieu des 20 secondes par défaut.
Cliquez ensuite sur "Start crawling", Instant Data Scraper va collecter les avis sur plusieurs pages. Vous pouvez ensuite cliquer sur "XLSX" ou "CSV" pour télécharger les données au format qui vous convient le mieux. Ici par exemple, j'ai collecté une centaine d'avis sur les 4 derniers mois :
C'est ce fichier que nous allons demander à ChatGPT d'exploiter dans un second temps.
Collecter des avis clients sur Google Business Profile
Autre exemple de collecte de données : imaginons que vous souhaitiez collecter des avis clients cette fois-ci sur Google Business Profile (anciennement Google My Business) pour analyser les avis sur une entreprise. Tapez le nom de la marque ou "nom de la marque + avis" sur Google afin d'afficher sa fiche et cliquez sur le nombre d'avis.
Là aussi, vous pouvez trier les avis du plus récent au plus ancien.
Sur le même principe que sur Amazon, utilisez le bouton "Try another table" si la zone surlignée par défaut ne correspond pas à la zone des avis... et marquez la flèche qui permet d'afficher plus d'avis en cliquant sur "Locate Next Button". Augmentez le délai de collecte des données à 60 secondes ou plus.
Il est parfois nécessaire d'appuyer plusieurs fois de suite sur le bouton "Start crawling" pour collecter un maximum d'avis, la prévisualisation du tableau s'enrichit au fil des crawls avec les nouveaux avis clients collectés.
Exportez le fichier lorsque le résultat vous convient.
A présent, passons sur ChatGPT pour traiter ces données... car évidemment, ce serait long et fastidieux de lire chaque avis à la main pour en extraire des tendances globales. C'est dans ce cadre qu'une intelligence artificielle se révèle bien utile pour gagner du temps !
Quel prompt ChatGPT pour traiter ces avis clients ?
Accédez à ChatGPT et lancez un nouveau chat en vérifiant que c'est bien le modèle ChatGPT le plus récent qui est sélectionné.
Mettez en ligne votre fichier d'avis et rédigez un prompt comme ceci :
Voici un fichier contenant des avis clients collectés sur Amazon au sujet d'un transmetteur bluetooth pour voiture, le produit ayant pour titre "Mohard Bluetooth Voiture, Transmetteur FM Bluetooth 5.3 Adaptateur Radio Lecteur de Musique MP3 sans Fil, Appels Mains Libres, Dual USB Ports 5V/2.4A & 1A, Chargeur Voiture Support Carte TF/Clé USB". La colonne I du fichier contient le texte des avis clients les plus récents. Peux-tu analyser ces avis et faire ressortir sous forme de liste les points positifs et négatifs cités par les clients au sujet du produit ?
Après une analyse du fichier et un premier travail d'extraction et de compréhension de quelques avis, ChatGPT passe à la compilation de ses "commentaires" et les résultats sont assez bluffants, sur les points positifs comme sur les points négatifs.
Pour analyser les avis Google, j'utilise cette fois-ci ce prompt :
"Voici un fichier contenant des avis clients publiés sur Google au sujet de l'entreprise Blissim qui propose une box beauté et un e-shop de produits de beauté. La colonne L du fichier contient le texte des avis clients les plus récents. Peux-tu analyser ces avis et faire ressortir sous forme de liste approfondie les points positifs et négatifs cités par les clients au sujet de l'entreprise ?"
Là encore, le résultat est bluffant :
Il est utile d'apporter un peu de contexte comme je le fais sur l'identité de l'entreprise, pour que l'analyse soit plus pertinente si toutefois certains commentaires peuvent être interprétés de plusieurs manières. De même, on pourrait tout à fait enrichir le prompt en expliquant à quel usage on destine cette analyse ou demander à l'IA d'enrichir son analyse de quelques citations extraites des avis analysés. Vous pouvez aussi poser des questions sur ce que ChatGPT a écrit.
Je vous conseille aussi de ne pas accorder une confiance aveugle à l'IA et de bien relire le travail fourni par ChatGPT afin de vérifier qu'il n'est pas passé à côté d'insights intéressants sur les données.
J'espère que cette méthode vous sera utile pour analyser des avis clients avec ChatGPT et les utiliser dans vos articles ou votre stratégie.
